Analisis dan implementasi knowledge discovery menggunakan

Universitas Indonesia Library >> UI - Skripsi (Membership)
Analisis dan implementasi knowledge discovery menggunakan
algoritma multidensity dbscan untuk mengidentifikasi tren malware
pada database honeypot dionaea = Analysis and implementation of
knowledge discovery using dbscan multidensity algorithm to identify
malware trend in database of dionaea honeypot / Martin Dominikus
Tjandra
Martin Dominikus Tjandra, author
Deskripsi Lengkap: http://lib.ui.ac.id/abstrakpdfdetail.jsp?id=20411818&lokasi=lokal
-----------------------------------------------------------------------------------------Abstrak
<b>ABSTRAK</b>
<p>Dionaea adalah honeypot yang memiliki tujuan utama mendapatkan salinan dari malware. Setelah
mendapatkan salinannya, proses knowledge discovery dilakukan untuk mendapatkan informasi dari database
Dionaea. Dua alasan utama penggunaan knowledge discovery adalah data terlalu banyak namun
informasinya sedikit, dan untuk mengekstrak informasi yang berguna dan menafsirkannya. Proses
knowledge discovery memiliki beberapa fase, yaitu pembersihan data, seleksi data, transformasi data,
prekalkulasi, data mining, evaluasi pola, dan penyajian informasi. Proses data mining menggunakan variasi
algoritma DBSCAN, yaitu multidensity DBSCAN. Analisis dibagi menjadi dua, yaitu analisis cluster dan
dataset. Analisis cluster menjelaskan hubungan antara lokasi negara penyerang berdasarkan daerah Internet
Registry-nya dan persentase deteksi malware berdasarkan beberapa vendor antivirus. Dari analisis dataset,
didapatkan informasi bahwa malware yang paling sering digunakan penyerang atau tren malware, berjenis
Downadup, yaitu sebesar 71.1%. Negara yang paling sering menyerang adalah Rusia dan beberapa negara
Eropa. Sebagai pembanding, laporan tahunan yang dipublikasi Microsoft, ENISA, dan F-Secure pada akhir
2014 menunjukkan tren malware yang sama, yaitu berjenis Downadup.</p>
<hr>
<b>ABSTRACT</b>
<p>The main purpose of implementation of Dionaea is to get copy of malwares. After that, knowledge
discovery is applied to get information from Dionaea’s database. Two main reasons to use data mining
method are data is too large but only contain few informations, and to extract useful informations and
interpret them. Knowledge discovery process have several steps, they are data cleaning, data selection, data
transformation, precalculation, data mining, pattern evaluation, and knowledge representation. Data mining
process uses multidensity DBSCAN. There are two main sections of analysis, cluster analysis and dataset
analysis. Cluster analysis show the relation between attackers’ country location which is based on their
Regional Internet Registry and malware detection rate from several antivirus vendor. Dataset analysis shows
the most frequent country whose attacker is Conficker variant, 71.1% of all dataset is Conficker worm
incident and the mode of attacker country is Russia and severals Europe countries. This outputs show
similarity about threat landscape and malware in Asia, compared to annual report by Microsoft, Enisa, and
F-Secure which was published at the end of 2014, which stated Downadup as most frequent malware.</p>